中国股票市场行业间联动研究
发布时间:2022-01-07 10:07
随着经济的发展,中国已成为全世界第二大的股票市场。金融持续安全和稳健投资收益成为政府和各类投资者日益关心的重点问题,股票市场行业之间是否具有联动性?是否可以利用这种联动性提高投资者的收益率、降低投资风险以及给监管机构提供政策依据逐渐成为一个值得深入探究的问题。股票市场是一个典型的复杂系统,本文以申银万国行业股指为基础数据,利用网络分析方法,构建了分年度行业收益率静态网络、行业最小生成树、波动率动态网络、VAR模型有向网络,对行业间复杂网络的网络性质和行业关联情况进行深入的分析。结果表明:中国股票市场的各行业间存在普遍的联动性,这种联动性在“股灾”时期会加强,在上涨行情时期反而减弱;随着时间的推移,行业网络中的“核心”行业会发生变化,在2007年后,除化工行业外的机械设备和建筑装饰等行业也开始进入整个网络的核心位置;具有产业链逻辑的行业之间在最小生成树的距离会更“近”,关联行业容易以“核心”行业为中心形成聚集区域;由波动率网络得到各行业之间的动态相关系数不尽相同,但是“相关”行业之间的相关系数明显高于其它行业,这表明具有较强关联关系的行业的波动率相关性也较高;利用VAR模型构建了行业间有...
【文章来源】:湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
“原子核”行业联动模型
000年至2017年中国行业股指收益率联动网络
图 3.3 中国股票市场行业间收益网络的网络密度、平均路径长度和聚类系数表 3.2 是中国各行业指数分年度的度数中心度排名和中间中心度排名。度数中的是每个节点的自身交易能力和基本价值,是网络分析中最为重要的指标之一心度更多的是研究一个行动者在多大程度上居于其他两个行动者之间,或者说源控制的程度,因而是一种“控制能力”指数。在本文中主要研究的是某个行中的价值和其在某一年度所处的“支配地位”,所以选择通过计算中间中心度心度对行业中心进行分析。由表 3.2 可知,在股市行业下跌年份,2001-207-2008、2015-2016 年间度数中心度和中间中心度排名区别不明显,不具有明显心”,也正验证了前文猜测。在行业上涨或平稳波动年代,网络核心较为明显中心度来看,化工、机械设备在较多的年份处于领头的位置。从中间中心度来、机械设备和交通运输前三的行业出现次数最多,表明这三个行业在大多数年联动网络中处于“支配地位”,对其它行业股指的走势情况具有较大的影响。在
【参考文献】:
期刊论文
[1]中国股票市场国际联动性研究——基于网络分析方法[J]. 李岸,粟亚亚,乔海曙. 数量经济技术经济研究. 2016(08)
[2]基于优化阈值法的股票网络构建与重要节点判别[J]. 李恺华,樊瑛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]“一带一路”高端制造业贸易格局及影响因素研究——基于复杂网络的指数随机图分析[J]. 许和连,孙天阳,成丽红. 财贸经济. 2015(12)
[4]基于复杂网络的新能源股票间联动性研究[J]. 曾志坚,岳凯文,齐力. 财经理论与实践. 2015(06)
[5]我国股票市场拓扑性及加权网络中行业主导性分析[J]. 金秀,姜超,孟婷婷,庄霄威. 东北大学学报(自然科学版). 2015(10)
[6]基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析[J]. 张来军,杨治辉,路飞飞. 中国管理科学. 2014(12)
[7]中国区域经济增长的空间关联及其解释——基于网络分析方法[J]. 李敬,陈澍,万广华,付陈梅. 经济研究. 2014(11)
[8]金融危机下全球股指网络特性分析[J]. 刘惟枞,张巍. 山东财政学院学报. 2014(03)
[9]我国股票关联网络的动态演化研究[J]. 黄玮强,庄新田,姚爽. 系统工程学报. 2014(02)
[10]我国股市行业间信息溢出的网络建模与实证研究[J]. 黄玮强,庄新田,姚爽. 东北大学学报(自然科学版). 2014(01)
硕士论文
[1]中国股票市场行业间波动的动态关系分析[D]. 叶巧凤.中国海洋大学 2015
[2]行业股价指数溢出效应研究[D]. 李政.南京大学 2013
[3]中国股票市场与世界主要股票市场联动效应分析[D]. 刘子威.西南财经大学 2012
[4]中国A股市场行业板块的波动性和相关性研究[D]. 麻晓芳.合肥工业大学 2010
本文编号:3574343
【文章来源】:湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
“原子核”行业联动模型
000年至2017年中国行业股指收益率联动网络
图 3.3 中国股票市场行业间收益网络的网络密度、平均路径长度和聚类系数表 3.2 是中国各行业指数分年度的度数中心度排名和中间中心度排名。度数中的是每个节点的自身交易能力和基本价值,是网络分析中最为重要的指标之一心度更多的是研究一个行动者在多大程度上居于其他两个行动者之间,或者说源控制的程度,因而是一种“控制能力”指数。在本文中主要研究的是某个行中的价值和其在某一年度所处的“支配地位”,所以选择通过计算中间中心度心度对行业中心进行分析。由表 3.2 可知,在股市行业下跌年份,2001-207-2008、2015-2016 年间度数中心度和中间中心度排名区别不明显,不具有明显心”,也正验证了前文猜测。在行业上涨或平稳波动年代,网络核心较为明显中心度来看,化工、机械设备在较多的年份处于领头的位置。从中间中心度来、机械设备和交通运输前三的行业出现次数最多,表明这三个行业在大多数年联动网络中处于“支配地位”,对其它行业股指的走势情况具有较大的影响。在
【参考文献】:
期刊论文
[1]中国股票市场国际联动性研究——基于网络分析方法[J]. 李岸,粟亚亚,乔海曙. 数量经济技术经济研究. 2016(08)
[2]基于优化阈值法的股票网络构建与重要节点判别[J]. 李恺华,樊瑛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]“一带一路”高端制造业贸易格局及影响因素研究——基于复杂网络的指数随机图分析[J]. 许和连,孙天阳,成丽红. 财贸经济. 2015(12)
[4]基于复杂网络的新能源股票间联动性研究[J]. 曾志坚,岳凯文,齐力. 财经理论与实践. 2015(06)
[5]我国股票市场拓扑性及加权网络中行业主导性分析[J]. 金秀,姜超,孟婷婷,庄霄威. 东北大学学报(自然科学版). 2015(10)
[6]基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析[J]. 张来军,杨治辉,路飞飞. 中国管理科学. 2014(12)
[7]中国区域经济增长的空间关联及其解释——基于网络分析方法[J]. 李敬,陈澍,万广华,付陈梅. 经济研究. 2014(11)
[8]金融危机下全球股指网络特性分析[J]. 刘惟枞,张巍. 山东财政学院学报. 2014(03)
[9]我国股票关联网络的动态演化研究[J]. 黄玮强,庄新田,姚爽. 系统工程学报. 2014(02)
[10]我国股市行业间信息溢出的网络建模与实证研究[J]. 黄玮强,庄新田,姚爽. 东北大学学报(自然科学版). 2014(01)
硕士论文
[1]中国股票市场行业间波动的动态关系分析[D]. 叶巧凤.中国海洋大学 2015
[2]行业股价指数溢出效应研究[D]. 李政.南京大学 2013
[3]中国股票市场与世界主要股票市场联动效应分析[D]. 刘子威.西南财经大学 2012
[4]中国A股市场行业板块的波动性和相关性研究[D]. 麻晓芳.合肥工业大学 2010
本文编号:3574343
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3574343.html